데이터 증강 - 빅마케터

BlockGC: A Joint Learning Framework for Account Identity Inference on Blockchain with Graph Contrast 논문 리뷰

온체인 거래 데이터를 기반으로 상호작용 그래프(AIG)를 구성하고, 서브그래프 대비 학습(contrastive learning)과 GNN 분류기를 공동 학습하는 BlockGC 프레임워크를 제안하여 블록체인 계정 정체성 추론 정확도를 향상시켰다. 논문 요약 해결하려는 문제 본 연구는 블록체인 네트워크에서 익명성으로 인해 사용자 계정의 정체성을 파악하고 악성 행위를…

Leveraging Tabular GANs for Malicious Ethereum Address Classification in Ethereum Network 논문 리뷰

Tabular GAN(CTGAN/CTABGAN+)을 활용하여 이더리움 주소 데이터를 증강하고, 이를 통해 피싱 및 Ponzi 등 악성 지갑을 식별하는 분류기의 성능을 개선했다. 논문 요약 해결하려는 문제 본 연구는 이더리움 블록체인 네트워크에서 **악성 지갑(피싱, Ponzi 등)**을 분류하는 데 있어 라벨링된 데이터셋의 부족과 클래스 불균형(Class…